1. 研究目的与意义
图像的特征主要包括颜色特征、纹理特征和形状特征。
三者中，图像的纹理特征与颜色、形状特征相比，包含了图像的表面信息及其周围环境的关系，因而纹理分析是图像分析的重要手段，通过对图像的纹理进行分析可更好的获得有用的宏观和微观信息。
纹理通常被用来描述物体的表面特征，诸如地形、植被、沙滩、砖墙、岩石、纺织布料、毛质、皮质、墙纸、各种台面等。
2. 课题关键问题和重难点
关键问题1：对图像纹理特征的认识和对图像处理的认识；关键问题2：对灰度统计、变换域和分数阶微分等其他的方法的理解和掌握；关键问题3：寻找更多的图像纹理特征提取的方法并作出比较。
难点1：图像纹理的定义理解，图像纹理重要而难以描述，作为初学者可能很迷茫；难点2：平台软件matlab和VC 软件的使用和语言的编写，缺少使用matlab和VC 的经验；难点3：灰度统计的方法（如直方图统计、灰度差分统计、图像灰度共生矩阵等）、变换域的方法（如傅里叶变换、小波变换等）方法和分数阶微分方法等方法的掌握和运用；难点4：对图像纹理技术方法的深挖，探索寻找并掌握新的图像纹理提取方法，对多种方法进行比较总结，形成自己的理解。
3. 国内外研究现状（文献综述）
纹理是图像中一个重要而又难以描述的特征。
由于自然界物质变化的多样性，关于图像纹理迄今为止仍无一个公认的、一致的严格定义。
但图像纹理对于人们来说却是十分熟悉的。
4. 研究方案
本课题拟采用统计分析法、结构分析法、模拟分析法、频谱分析法等方法实现图像纹理的提取，具体如下：1、统计分析法。
统计分析法又称为基于统计纹理特征的检测方法，主要包括灰度直方图法、灰度共生矩阵法、灰度行程长度法、灰度差分统计法等。
2、结构分析法。
5. 工作计划
第一周：完成英文翻译，查阅有关图像纹理特征提取的专业文献资料第二周：复习数字图像处理基础知识，加深对毕业设计课题的理解第三周：熟悉MATLAB或vc 软件使用，练习其中一款软件的使用并练习编程第四周：通过之前调研，做出毕业设计整体方案第五周：确定所要使用的纹理特征提取的方法并且作出流程图第六周：开始编写源程序第七周：调试并修改程序第八周：继续编写源程序并调试第九周：分析比较各种纹理提取方法的优缺点第十周：优化结果，完善毕业设计第十一周：开始撰写毕业设计论文第十二周：修改并完善毕业设计论文使其符合要求第十三周：提交毕业设计论文，并准备相关答辩资料第十四周：毕业答辩
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